吴恩达深度学习笔记(24)-为什么要使用深度神经网络？

为什么使用深层表示？（Why deep representations?）

我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？

我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。

首先，深度网络在计算什么？

如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统，深度神经网络所做的事就是，当你输入一张脸部的照片，然后你可以把深度神经网络的第一层，当成一个特征探测器或者边缘探测器。

在这个例子里，我会建一个大概有20个隐藏单元的深度神经网络，是怎么针对这张图计算的。隐藏单元就是这些图里这些小方块（第一张大图），举个例子，这个小方块（第一行第一列）就是一个隐藏单元，它会去找这张照片里“|”边缘的方向。那么这个隐藏单元（第四行第四列），可能是在找（“—”）水平向的边缘在哪里。

之后的课程里，我们会讲专门做这种识别的卷积神经网络，到时候会细讲，为什么小单元是这么表示的？

你可以先把神经网络的第一层当作看图，然后去找这张照片的各个边缘。

我们可以把照片里组成边缘的像素们放在一起看，然后它可以把被探测到的边缘组合成面部的不同部分（第二张大图）。

比如说，可能有一个神经元会去找眼睛的部分，另外还有别的在找鼻子的部分，然后把这许多的边缘结合在一起，就可以开始检测人脸的不同部分。最后再把这些部分放在一起，比如鼻子眼睛下巴，就可以识别或是探测不同的人脸（第三张大图）。

你可以直觉上把这种神经网络的前几层当作探测简单的函数，比如边缘，之后把它们跟后几层结合在一起，那么总体上就能学习更多复杂的函数。

这些图的意义，我们在学习卷积神经网络的时候再深入了